APLIKASI PREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN METODE BACKPROPAGATION SKRIPSI Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer Pada Jurusan Ilmu Komputer/Informatika Disusun Oleh: Nevita Ary Sukarna 240 103 101 20030 JURUSAN ILMU KOMPUTER / INFORMATIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2015
20
Embed
APLIKASI PREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP DOLAR …eprints.undip.ac.id/59406/1/24010310120030_1.pdf · aplikasi prediksi kurs rupiah terhadap dolar amerika menggunakan jaringan syaraf
This document is posted to help you gain knowledge. Please leave a comment to let me know what you think about it! Share it to your friends and learn new things together.
Transcript
APLIKASI PREDIKSI KURS RUPIAH TERHADAP DOLAR
AMERIKA MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN
METODE BACKPROPAGATION
SKRIPSI
Disusun Sebagai Salah Satu Syarat
Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Pada Jurusan Ilmu Komputer/Informatika
Disusun Oleh:
Nevita Ary Sukarna
240 103 101 20030
JURUSAN ILMU KOMPUTER / INFORMATIKA
FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
UNIVERSITAS DIPONEGORO
2015
ii
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI
Saya yang bertanda tangan di bawah ini :
Nama : Nevita Ary Sukarna
NIM : 24010310120030
Judul : Aplikasi Prediksi Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Menggunakan
Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation
Dengan ini saya menyatakan bahwa dalam tugas akhir/skripsi ini tidak terdapat karya yang
pernah diajukan untuk memperoleh gelar kesarjanaan di suatu Perguruan Tinggi, dan
sepanjang pengetahuan saya juga tidak terdapat karya atau pendapat yang pernah ditulis
atau diterbitkan oleh orang lain, kecuali yang secara tertulis diacu dalam naskah ini dan
disebutkan di dalam daftar pustaka.
iii
HALAMAN PENGESAHAN
Nama : Nevita Ary Sukarna
NIM : 24010310120030
Judul : Aplikasi Prediksi Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Menggunakan
Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation
Telah diujikan pada sidang tugas akhir pada tanggal 19 Agustus 2015 dan dinyatakan lulus
pada tanggal 27 Agustus 2015.
iv
HALAMAN PENGESAHAN
Nama : Nevita Ary Sukarna
NIM : 24010310120030
Judul : Aplikasi Prediksi Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Menggunakan
Jaringan Syaraf Tiruan Metode Backpropagation
Telah diujikan pada sidang tugas akhir pada tanggal 19 Agustus 2015.
v
ABSTRAK
Perkembangan perekonomian semakin pesat di berbagai bidang menyebabkan terbukanya
kesempatan hubungan perdagangan antar negara. Transaksi perdagangan dengan pelaku
ekonomi dari negara lain menimbulkan adanya transaksi mata uang asing, sebagian besar
transaksi mata uang asing menggunakan dolar Amerika. Permasalahan yang timbul dalam
transaksi mata uang asing yaitu sulitnya memperhitungkan keuntungan dan kerugian.
Berdasarkan masalah tersebut, pelaku ekonomi memerlukan aplikasi yang menerapkan
jaringan syaraf tiruan metode backpropagation untuk memprediksi kurs rupiah terhadap
dolar Amerika. Jaringan syaraf tiruan metode backpropagation mampu mengenali pola
masukan dengan derajat keakuratan yang cukup besar. Arsitektur jaringan
backpropagation dengan satu layar tersembunyi adalah arsitektur yang paling banyak
digunakan untuk prediksi time series, sehingga sangat cocok untuk memprediksi kurs yang
memiliki periode data harian. Penelitian ini menghasilkan aplikasi yang dapat memprediksi
kurs rupiah terhadap dolar Amerika menggunakan jaringan syaraf tiruan metode
backpropagation sebagai referensi untuk pelaku ekonomi maupun masyarakat umum.
Pelatihan aplikasi menunjukkan hasil terbaik untuk kurs jual pada alfa 0,2 dan hidden
neuron 7 yang menghasilkan akurasi pengujian sebesar 95,57%. Pelatihan aplikasi
menunjukkan hasil terbaik untuk kurs beli pada alfa 0,1 dan hidden neuron 7 yang
menghasilkan akurasi pengujian sebesar 94,81%. Pelatihan aplikasi menunjukkan hasil
terbaik untuk kurs tengah pada alfa 0,1 dan hidden neuron 7 yang menghasilkan akurasi
pengujian sebesar 94,55%.
Kata kunci: kurs, prediksi, jaringan syaraf tiruan, backpropagation, time series
vi
ABSTRACT
Economic matters development which increase more rapidly lead to the opening of inter-
countries trade relation occasion. Trade transcation with foreign economic actor causes
foreign currency transactions, most of the foreign currency transactions uses US dollar.
The problem that arise in foreign currency transaction is the difficulty for estimate
advantages and disadvantages. Based on that, economic actor needs application that
implements neural network backpropagation method for predicting a rate of exchange
rupiah towards US dollar. Neural network backpropagation method is able to recognize
input pattern with a quite large degree of accuracy. Backpropagation network architecture
with a hidden layer is the most used architecture to predict time series, so that it is suitable
to predict the exchange rate value which has daily data period. This thesis produces
application that can predicting a rate of exchange rupiah towards US dollar uses neural
network backpropagation method as the reference for economic actor and public.
Application training showed the best results for the selling exchange rate on alpha 0,2 and
hidden neurons 7 that produces a testing accuracy of 95,57%. Application training showed
the best results for the buy exchange rate on alpha 0,1 and hidden neurons 7 that produces
a testing accuracy of 94,81%. Application training showed the best results for the middle
exchange rate on alpha 0,1 and hidden neurons 7 that produces a testing accuracy of
94,55%.
Keywords: exchange rate, prediction, artificial neural networks, backpropagation, time
series
vii
KATA PENGANTAR
Puji syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT karena berkat Rahmat dan
Hidayah-Nya penulis dapat menyelesaikan laporan tugas akhir yang berjudul “Aplikasi
Prediksi Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan
Metode Backpropagation” dengan baik dan lancar. Laporan tugas akhir ini disusun sebagai
salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Strata Satu (S1) pada Jurusan Ilmu
Komputer/Informatika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Diponegoro Semarang.
Sebagai pelaksanaan penyusunan laporan tugas akhir ini, penulis banyak mendapat
bimbingan, arahan dan bantuan dari berbagai pihak. Oleh karena itu dengan segala
kerendahan hati, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada :
1. Prof. Dr. Widowati, S.Si, M.Si, selaku Dekan FSM UNDIP.
2. Nurdin Bahtiar, S.Si, M.T, selaku Ketua Jurusan Ilmu Komputer / Informatika.
3. Indra Waspada, S.T, M.TI, selaku Koordinator tugas akhir.
4. Sukmawati Nur Endah, S.Si, M.Kom, selaku dosen pembimbing.
5. Keluarga yang telah memberikan dukungan, semangat dan doa.
6. Teman-teman Jurusan Ilmu Komputer / Informatika FSM UNDIP tingkatan 2010 atas
bantuan, kebaikan dan dukungannya.
7. Semua pihak yang telah membantu hingga selesainya tugas akhir ini, yang tidak dapat
penulis sebutkan satu persatu. Semoga Allah membalas segala kebaikan yang telah
diberikan kepada penulis.
Penulis menyadari bahwa dalam laporan ini masih banyak terdapat kekurangan baik
dari penyampaian materi maupun isi dari materi itu sendiri. Hal ini dikarenakan
keterbatasan kemampuan dan pengetahuan dari penulis. Oleh karena itu, kritik dan saran
yang bersifat membangun sangat penulis harapkan.
Semoga laporan tugas akhir ini dapat bermanfaat bagi penulis dan juga pembaca
pada umumnya.
Semarang, Agustus 2015
Penulis
viii
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ............................................................................................................. i
HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ......................................................... ii
HALAMAN PENGESAHAN ............................................................................................. iii
HALAMAN PENGESAHAN .............................................................................................. ii
ABSTRAK ........................................................................................................................... v
ABSTRACT ........................................................................................................................ vi
KATA PENGANTAR ........................................................................................................ vii
DAFTAR ISI ..................................................................................................................... viii
DAFTAR GAMBAR ........................................................................................................... xi
DAFTAR TABEL ............................................................................................................. xiv
DAFTAR LAMPIRAN ..................................................................................................... xvi
BAB I PENDAHULUAN .................................................................................................... 1
1.1. Latar Belakang Masalah .................................................................................... 1
1.2. Rumusan Masalah ............................................................................................. 2
1.3. Tujuan dan Manfaat ........................................................................................... 3
1.4. Ruang Lingkup .................................................................................................. 3